Tên bài báo:
Cross-architecture knowledge distillation for speech enhancement: From CMGAN to Unet

Tác giả: Nguyễn Ngọc Minh Khánh, hiện là học viên cao học chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo, đồng thời là chủ nhân của học bổng VINIF dành cho bậc Thạc sĩ. 
Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Tiến Huy - Giảng viên Khoa Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM; Trưởng nhóm nghiên cứu AI-Thena.
Tóm tắt ngắn gọn:
Bài báo đề xuất một phương pháp mới giúp tăng cường chất lượng tiếng nói trong môi trường nhiễu bằng cách chuyển giao tri thức giữa hai mô hình khác biệt – từ Transformer (CMGAN) đến CNN (Unet). Đây là một trong những hướng đi tiên phong ứng dụng chắt lọc tri thức giữa các kiến trúc không đồng nhất, giúp giảm đáng kể tài nguyên mà vẫn đảm bảo hiệu quả vượt trội, đặc biệt phù hợp với các thiết bị đầu cuối như điện thoại, IoT,... Bài nghiên cứu đã được đánh giá trên các bộ dữ liệu chuẩn như VoiceBank+DEMAND và LibriMix, mang lại kết quả vượt trội so với các mô hình hiện có trong lĩnh vực tăng cường tiếng nói.

Link bài báo: https://authors.elsevier.com/a/1lLim3INukW8cn

Về tạp chí Neurocomputing:

Đây là một tạp chí quốc tế thuộc nhà xuất bản Elsevier, được xếp hạng Q1 (Impact factor 6.5, thuộc danh mục tạp chí ISI uy tín), chuyên công bố các công trình chất lượng cao trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học sâu, tính toán thần kinh, và các hệ thống thông minh. Neurocomputing là nơi hội tụ của các nghiên cứu tiên tiến và có ảnh hưởng rộng rãi trong cộng đồng khoa học máy tính quốc tế.

Chúc bạn sẽ tiếp tục đạt được thành công trong tương lai. 

(Ảnh: Tác giả Nguyễn Ngọc Minh Khánh (bạn nam đứng giữa) trong ngày lễ tốt nghiệp Đại học)